TensorFlow: la herramienta indispensable para el management empresarial
TensorFlow fue creado por los investigadores de Google Brain, un equipo dedicado a impulsar el avance en áreas clave de la inteligencia artificial y a mejorar la comprensión teórica del deep learning. El objetivo de la compañía era diseñar un framework que pudiera funcionar independientemente de la infraestructura informática de Google, pero contar con el respaldo de un gigante comercial como este aporta numerosos beneficios al proyecto.
Finalmente, Google decidió convertir TensorFlow en un framework de código abierto para acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial. Al ser un proyecto basado en la comunidad, todos los usuarios pueden contribuir a mejorar la tecnología, compartiendo sus beneficios. La versión actual de TensorFlow está disponible en GitHub junto con las notas de lanzamiento
¿Qué es TensorFlow?
TensorFlow es una biblioteca de código abierto para cálculos numéricos, aprendizaje automático a gran escala, el deep learning y otras actividades de análisis estadístico y predictivo. Esta herramienta facilita la implementación de modelos de machine learning para los desarrolladores, asistiéndoles en el proceso de adquisición de datos, formulación de predicciones a gran escala y el afinamiento de los resultados.
¿Qué hace exactamente TensorFlow? Puede entrenar y ejecutar redes neuronales profundas para tareas como la clasificación de dígitos manuscritos, el reconocimiento de imágenes, la representación distribuida de palabras (word embedding) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP). El código contenido en sus bibliotecas puede integrarse en cualquier aplicación para ayudarla a aprender a llevar a cabo estas tareas.
Las aplicaciones de TensorFlow pueden ejecutarse tanto en CPU convencionales (unidades centrales de procesamiento) como en GPU (unidades de procesamiento gráfico de alto rendimiento). Al ser desarrollado por Google, TensorFlow también funciona en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de la compañía, diseñadas específicamente para acelerar las operaciones de TensorFlow.
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¿Cómo usar TensorFlow?
TensorFlow combina varios modelos y algoritmos de machine learning y deep learning, haciéndolos accesibles a través de una interfaz común. Permite a los desarrolladores crear gráficos de flujo de datos con nodos computacionales que representan operaciones matemáticas. Cada conexión entre los nodos representa vectores o matrices multidimensionales, creando los que se denominan ‘tensores’.
Aunque es el lenguaje de programación Python que proporciona la API front-end para TensorFlow, las operaciones matemáticas reales no se ejecutan en Python. Estas se llevan a cabo mediante binarios C + + de alto rendimiento que funcionan detrás de escena. Python simplemente dirige el tráfico y conecta las diversas partes del código a través de abstracciones de programación de alto nivel.
Las aplicaciones de TensorFlow pueden ejecutarse en casi cualquier entorno, incluidos dispositivos iOS y Android, máquinas locales o un clúster en la nube, así como en CPU o GPU (o en las TPU personalizadas de Google si se utiliza Google Cloud). TensorFlow incluye conjuntos de API de alto y bajo nivel. Google recomienda las API de alto nivel para simplificar el desarrollo de pipelines de datos y la programación de aplicaciones, mientras que las API de bajo nivel (TensorFlow Core) son útiles para la depuración de aplicaciones y la experimentación. Instrucciones completas y tutoriales están disponibles en la página oficial.
Una de las ventajas de TensorFlow es su capacidad de abstracción, que permite a los desarrolladores centrarse en la lógica general de la aplicación, dejando que el framework se encargue de los detalles. Además, proporciona herramientas de autoanálisis y depuración para los desarrolladores de aplicaciones TensorFlow.
La suite de visualización Tensor Board cuenta con un panel interactivo en la web que permite verificar y perfilar cómo se ejecutan los gráficos. También existe un modo de ejecución ‘eager’ para evaluar y modificar cada operación del gráfico de manera separada y transparente, en lugar de crear todo el gráfico como un único objeto opaco y evaluarlo en su conjunto.
¿Para qué sirve TensorFlow?
Hoy en día, saber aprovechar las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial y la tecnología en general es un requisito clave en muchos campos laborales, siendo necesario incluso en posiciones de management como aquellas accesibles solamente tras cursar un MBA de prestigio. En estos cursos se proporcionan las directrices esenciales para comprender las operaciones que realizan este tipo de plataformas y, sobre todo, se aclaran los beneficios y modos de implementación relativos al mundo de los negocios.
TensorFlow se utiliza principalmente para crear y entrenar redes neuronales, que luego pueden emplearse en tareas como la clasificación de imágenes, la comprensión y generación de lenguaje natural y el reconocimiento de voz. Por esta razón, las posibilidades que ofrece TensorFlow son esenciales para científicos de datos, ingenieros de machine learning e investigadores de IA, así como para estadísticos y desarrolladores de modelos predictivos.
Estos expertos lo utilizan para el análisis de datos, el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático y la investigación en inteligencia artificial. Incluso los desarrolladores de software con un enfoque en IA y machine learning lo adoptan para innovar en el sector de TI y tecnologías digitales. El framework de TensorFlow es ampliamente utilizado por empresas de diversas tipologías y tamaños para automatizar procesos y desarrollar nuevos sistemas. Es muy útil para aplicaciones de procesamiento en paralelo a gran escala, y se ha utilizado en experimentos y pruebas de vehículos autónomos.
En el ámbito empresarial, las aplicaciones son muchas: desde potenciar sistemas de recomendación personalizada, hasta el análisis predictivo para identificar tendencias de mercado y comportamientos de los consumidores. También se utiliza en el desarrollo de soluciones de visión artificial y en la optimización de chatbots y sistemas de atención al cliente automatizados
Ejemplos de TensorFlow en machine learning
Google, la empresa matriz de TensorFlow, también utiliza el framework para actividades operativas internas, como mejorar las capacidades de recuperación de información de su motor de búsqueda y alimentar aplicaciones para la generación automática de respuestas por correo electrónico, la clasificación de imágenes y el reconocimiento óptico de caracteres.
Según el sitio web de TensorFlow, además de Google, que lo emplea para optimizar todos sus servicios, hay otras grandes empresas que utilizan este framework. Entre ellas, se encuentran Airbnb, Coca-Cola, eBay, Intel, Qualcomm, SAP, Twitter (ahora X), Uber, Snap Inc. (desarrollador de Snapchat) y la empresa de consultoría deportiva STATS LLC
